GPT-5.6 Luna vs Gemini 3.5 Flash-Lite
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
GPT-5.6 Luna by OpenAI and Gemini 3.5 Flash-Lite by Google represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, GPT-5.6 Luna holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, GPT-5.6 Luna is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, GPT-5.6 Luna provides an expanded memory horizon with 1,050K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.5 Flash-Lite leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
GPT-5.6 Luna
দক্ষ ৫.৬economical GPT-5.6 টিয়ার এর জন্য দ্রুত, উচ্চ-ভলিউম কাজ.
$0.20 / 1M
$1.20 / 1M
1.05M tokens
63.5%
Gemini 3.5 Flash-Lite
দক্ষ ফ্ল্যাশসাব-dollar মাল্টিমোডাল রিজনিং ইঞ্জিন tuned এর জন্য বিশাল এন্টারপ্রাইজ traffic এবং রিয়েল-টাইম subagents.
$0.40 / 1M
$2.00 / 1M
1.05M tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- GPT-5.6 Luna is 1.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- GPT-5.6 Luna has a larger context window (1M vs 1M tokens).
- Gemini 3.5 Flash-Lite is faster at 240 tok/s vs 230 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.6 Luna | Gemini 3.5 Flash-Lite |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 57 | 69 |
Provider | OpenAI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.20 / 1M | $0.40 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $1.20 / 1M | $2.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.17 / 1M | $0.35 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,575 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 128K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 230 tok/s | 240 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 63.5% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70.5% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.10 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
GPT-5.6 Luna · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- অত্যন্ত cheap পাশাপাশি keeping 1M কনটেক্সট উইন্ডো
- দ্রুত enough এর জন্য রিয়েল-টাইম পাইপলাইন
- অত্যন্ত শক্তিশালী থ্রুপুট প্রতি dollar
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Weak রিজনিং এর তুলনায় Sol এবং Terra tiers
- নয় suitable এর জন্য জটিল বিশ্লেষণ বা দীর্ঘ plans
Gemini 3.5 Flash-Lite · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Economical উচ্চ-ভলিউম মূল্য
- দ্রুত এক্সিকিউশন সহ স্বল্প লেটেন্সি
- 1M কনটেক্সট উইন্ডো
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কম adept -এ গভীর গাণিতিক proofs
- টেক্সট এবং ভিশন শুধুমাত্র (no অডিও ইনপুট)
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | GPT-5.6 Luna | Gemini 3.5 Flash-Lite |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.19 | $0.55 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 46K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 7K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | GPT-5.6 Luna | Gemini 3.5 Flash-Lite |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | gpt-5-6-luna | models/gemini-3-5-flash-lite |
| API প্রোটোকল | OpenAI Responses API & Chat Completions v1 | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2026-07 | 2026-07 |
| নলেজ কাটঅফ | February 2026 | March 2026 |
| আর্কিটেকচার | Efficient compact reasoning model | Lightweight efficient multimodal transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 1050K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.2/1M) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স ক্যাশিং $0.02/1M (কোনো অতিরিক্ত রাইট ফি নেই) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1/1M, কাস্টম TTL সহ) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | নেটিভ ওয়েব সার্চ টুল + হোস্টেড কোড ইন্টারপ্রেটার ও ফাইল সার্চ RAG | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | সুপারভাইজড (SFT), প্রেফারেন্স (DPO) ও রিইনফোর্সমেন্ট ফাইন-টিউনিং (RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision | text, vision |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
GPT-5.6 Luna vs Gemini 3.5 Flash-Lite: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, GPT-5.6 Luna or Gemini 3.5 Flash-Lite?
Gemini 3.5 Flash-Lite is more intelligent. It scores 69 compared with 57 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.5 Flash-Lite is faster, generating 240 tokens per second compared with 230 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GPT-5.6 Luna is cheaper at $0.17 per 1M tokens blended, compared with $0.35 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3.5 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.42s.
Which model has a larger context window?
GPT-5.6 Luna has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1.05M tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose GPT-5.6 Luna if your priority is High-throughput classification, extraction and routing. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemini 3.5 Flash-Lite if your workflow prioritizes Autonomous subagent loops, summarization, and data transformation. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does GPT-5.6 Luna compare to Gemini 3.5 Flash-Lite in API token pricing and cost per token?+
GPT-5.6 Luna costs $0.20 per 1M input tokens and $1.20 per 1M output tokens, whereas Gemini 3.5 Flash-Lite costs $0.40 input and $2.00 output. Overall, GPT-5.6 Luna is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: GPT-5.6 Luna or Gemini 3.5 Flash-Lite?+
GPT-5.6 Luna supports a context window of 1,050K tokens (~788k words), while Gemini 3.5 Flash-Lite supports 1,049K tokens (~786k words). Therefore, GPT-5.6 Luna can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: GPT-5.6 Luna or Gemini 3.5 Flash-Lite?+
GPT-5.6 Luna scores 63.5% on SWE-bench Verified, while Gemini 3.5 Flash-Lite scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, GPT-5.6 Luna provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between GPT-5.6 Luna and Gemini 3.5 Flash-Lite?+
GPT-5.6 Luna features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemini 3.5 Flash-Lite provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between GPT-5.6 Luna and Gemini 3.5 Flash-Lite?+
GPT-5.6 Luna generates approximately 230 tokens per second, while Gemini 3.5 Flash-Lite delivers 240 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.5 Flash-Lite provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining GPT-5.6 Luna and Gemini 3.5 Flash-Lite to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to GPT-5.6 Luna to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Gemini 3.5 Flash-Lite. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemini 3.5 Flash-Lite vs Grok 4.6: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 3.6 Flash vs Gemini 3.5 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.6 Luna vs GPT-5.5 Instant: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.6 Terra vs GPT-5.6 Luna: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs